java實(shí)現(xiàn)本地緩存的示例代碼
在高性能服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)中,緩存是不可或缺的環(huán)節(jié)。在實(shí)際項(xiàng)目中,我們通常會(huì)將一些熱點(diǎn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Redis或Memcached等緩存中間件中,只有在緩存訪問未命中時(shí)才查詢數(shù)據(jù)庫。
在提高訪問速度的同時(shí),還可以減輕數(shù)據(jù)庫的壓力。
為什么要使用本地緩存
隨著不斷的發(fā)展,這個(gè)架構(gòu)也得到了完善。在某些場(chǎng)景下,僅僅使用Redis類的遠(yuǎn)程緩存可能還不夠。需要進(jìn)一步與本地緩存配合使用,比如Guava或者Caffeine,從而再次提高程序的響應(yīng)速度和服務(wù)性能。
由此,形成了以本地緩存作為一級(jí)緩存、遠(yuǎn)程緩存作為二級(jí)緩存的二級(jí)緩存架構(gòu)。
總結(jié):
- 本地緩存基于本地環(huán)境的內(nèi)存,訪問速度非???。對(duì)于一些變化頻率不高、實(shí)時(shí)性要求不高的數(shù)據(jù),可以放在本地緩存中,以提高訪問速度。
- 使用本地緩存可以減少與Redis類的遠(yuǎn)程緩存的數(shù)據(jù)交互,減少網(wǎng)絡(luò)I/O開銷,減少這個(gè)過程中網(wǎng)絡(luò)通信的耗時(shí)。
本地存儲(chǔ)的基本功能
- 它可以存儲(chǔ)、讀取和寫入。
- 原子操作(線程安全),例如ConcurrentHashMap。
- 可以設(shè)置緩存的最大限制。
- 超過最大限制有相應(yīng)的淘汰策略,如LRU、LFU。
- 統(tǒng)計(jì)監(jiān)控。
方案選擇
1.使用ConcurrentHashMap
緩存的本質(zhì)是KV存儲(chǔ)在內(nèi)存中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),對(duì)應(yīng)JDK中的線程安全ConcurrentHashMap,但是要實(shí)現(xiàn)緩存,需要考慮消除、最大限制、消除緩存過期時(shí)間等功能。
優(yōu)點(diǎn)ConcurrentHashMap是實(shí)現(xiàn)簡單,不需要引入第三方包,所以比較適合一些簡單的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
缺點(diǎn)是如果需要更多的功能,需要定制開發(fā),成本會(huì)比較高,穩(wěn)定性和可靠性難以保證。
對(duì)于更復(fù)雜的場(chǎng)景,建議使用相對(duì)穩(wěn)定的開源工具。
2. 使用Guava緩存
Guava是Google團(tuán)隊(duì)開源的一個(gè)Java核心增強(qiáng)庫。它包括集合、并發(fā)原語、緩存、IO、反射和其他工具箱。性能和穩(wěn)定性有保證,應(yīng)用廣泛。
- Guava Cache 支持許多功能:
- 支持最大容量限制。
- 支持兩種過期刪除策略。
- 支持簡單的統(tǒng)計(jì)功能。 它是基于LRU算法實(shí)現(xiàn)的。
示例代碼如下
<dependency><dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>31.1-jre</version> </dependency>
@Slf4j public class GuavaCacheTest { public static void main(String[] args) throws ExecutionException { Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder() .initialCapacity(5) // 初始容量 .maximumSize(10) // 緩存的最大數(shù)量,超過該數(shù)量將被淘汰 .expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS) // 過期時(shí)間 .build(); String orderId = String.valueOf(123456789); String orderInfo = cache.get(orderId, () -> getInfo(orderId)); log.info("orderInfo = {}", orderInfo); } private static String getInfo(String orderId) { String info = ""; // 首先查redis log.info("get data from redis"); // redis不存在 查db log.info("get data from mysql"); info = String.format("{orderId=%s}", orderId); return info; } }
3. 使用Encache
Encache是?一個(gè)純Java進(jìn)程內(nèi)緩存框架,快速且精簡。它是 Hibernate 中默認(rèn)的 CacheProvider。 與Caffeine和Guava Cache相比,Encache功能更豐富,可擴(kuò)展性更強(qiáng)。 支持LRU、LFU、FIFO等多種緩存淘汰算法。
緩存支持三種類型:堆內(nèi)存儲(chǔ)、堆外存儲(chǔ)、磁盤存儲(chǔ)(支持持久化)。
支持多種集群方案,解決數(shù)據(jù)共享問題。
使用方法如下:
<dependency><dependency> <groupId>org.ehcache</groupId> <artifactId>ehcache</artifactId> <version>3.9.7</version> </dependency>
@Slf4j public class EhcacheTest { private static final String ORDER_CACHE = "orderCache"; public static void main(String[] args) { CacheManager cacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder() // 創(chuàng)建實(shí)例 .withCache(ORDER_CACHE, CacheConfigurationBuilder // 聲明一個(gè)容量為20的堆內(nèi)緩存 .newCacheConfigurationBuilder(String.class, String.class, ResourcePoolsBuilder.heap(20))) .build(true); // 得到緩存實(shí)例 Cache<String, String> cache = cacheManager.getCache(ORDER_CACHE, String.class, String.class); String orderId = String.valueOf(123456789); String orderInfo = cache.get(orderId); if (StrUtil.isBlank(orderInfo)) { orderInfo = getInfo(orderId); cache.put(orderId, orderInfo); } log.info("orderInfo = {}", orderInfo); } private static String getInfo(String orderId) { String info = ""; // 首先從redis查 log.info("get data from redis"); // 不存在 查db log.info("get data from mysql"); info = String.format("{orderId=%s}", orderId); return info; } }
本地緩存常見問題
緩存一致性
二級(jí)緩存和數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)必須一致。一旦數(shù)據(jù)被修改,本地緩存和遠(yuǎn)程緩存應(yīng)在數(shù)據(jù)庫修改的同時(shí)同步更新。
解決方案1:使用MQ。
目前的部署一般都是集群部署,不同節(jié)點(diǎn)有多個(gè)本地緩存。 可以利用MQ的廣播模式,在數(shù)據(jù)修改時(shí)向MQ發(fā)送消息,由節(jié)點(diǎn)監(jiān)聽并消費(fèi)該消息,刪除本地緩存,達(dá)到最終一致性。
解決方案二:Canal+MQ。
如果你的業(yè)務(wù)代碼中不想發(fā)送MQ消息,也可以應(yīng)用近年來比較流行的方法:訂閱數(shù)據(jù)庫變更日志,然后操作緩存。 Canal訂閱Mysql的Binlog日志,當(dāng)發(fā)生變化時(shí)向MQ發(fā)送消息,從而也實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的一致性。
如何提高緩存命中率
根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)合理的時(shí)效性。
緩存適用于讀多寫少的場(chǎng)景,盡可能關(guān)注訪問頻率高、時(shí)效性要求不高的熱點(diǎn)業(yè)務(wù)。 訪問頻率越高,點(diǎn)擊率越高。 時(shí)效性越低,緩存時(shí)間越長,相同key、相同請(qǐng)求數(shù)下命中率越高。
設(shè)計(jì)合理的緩存粒度。
緩存的粒度越小,緩存命中率越高。 單個(gè)key緩存的數(shù)據(jù)單元越小,被改變的可能性就越小。
設(shè)計(jì)合理的緩存過期策略。
這里的緩存過期策略并不是redis內(nèi)置的定期刪除和惰性刪除策略,而是根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景優(yōu)化了key的過期時(shí)間。 例如,如果用戶的關(guān)鍵信息同時(shí)過期,那么當(dāng)多個(gè)用戶同時(shí)查詢時(shí),都會(huì)落入數(shù)據(jù)庫,也就是說避免緩存同時(shí)失效。
合理的緩存預(yù)加載。
redis緩存必須從數(shù)據(jù)庫加載,所以當(dāng)?shù)谝淮问褂脭?shù)據(jù)時(shí),redis需要從數(shù)據(jù)庫加載數(shù)據(jù)。 我們可以在用戶訪問之前將需要的數(shù)據(jù)提前加載到緩存中,這樣用戶第一次訪問時(shí)就可以直接去緩存而不用去查詢數(shù)據(jù)庫。
防止緩存崩潰和擊穿。
緩存擊穿和崩潰也會(huì)影響緩存命中率。當(dāng)然,如果發(fā)生的話,應(yīng)用失敗的可能性很大。
設(shè)計(jì)合理的緩存容量。
注意緩存容量,如果太小,會(huì)觸發(fā)redis內(nèi)存淘汰機(jī)制。線上redis一般配置maxmemory-policy allkeys-lru算法進(jìn)行內(nèi)存消除。這樣就會(huì)刪除一些key,造成緩存穿透,從而降低緩存命中率,所以需要合理配置緩存容量。
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